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-Com base na especificação, sua tarefa é criar uma arquitetura para o sistema, considerando os requisitos apresentados. Seu projeto será avaliado pela qualidade com que ele suporta os requisitos e pela clareza com que as informações são descritas. A arquitetura deve logicamente ser baseada na plataforma Java Enterprise Edition. Alguns diagramas UML são exigidos:
+Com base na especificação, sua tarefa é criar uma arquitetura para o sistema, considerando os requisitos apresentados. Seu projeto será avaliado pela qualidade com que ele suporta os requisitos e pela clareza com que as informações são descritas. A arquitetura pode ser baseada em qualquer tecnologia corporativa, que atenda aos requisitos elencados, considerando uma operação em escala com grande volume de informações. Alguns diagramas UML são exigidos:
   * <del>Diagrama de classes obedecendo o diagrama de domínio apresentados na especificação. Métodos públicos referenciados em outros diagramas devem estar presentes.</del>
   * <del>Diagrama de Componentes. Exemplos de componentes são EJBs, Servlets, JSPs, POJOs e Gerenciadores/Controladores ou Implementações de Design Patterns.</del>
-  * Diagrama de Deployment.
+  * **Diagrama de Deployment.**
   * <del>Diagrama de Sequência ou de Colaboração um para cada um dos casos de uso listados.</del>
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 ===== Diagrama de Deployment =====
+<WRAP center round box 90%>
+{{ :selecao:diagrama_de_implantacao.png?nolink |}}
+<html><center>Figura 2 - Diagrama de Deployment</center></html>
+</WRAP>
 ===== Diagramas de Sequência =====
+===== Riscos Técnicos =====
+  - Um dos riscos técnicos é em relação a segurança da informação, às informações do consumidor não podem ser divulgadas para terceiros. Como o chatbot irá funcionar dentro de algum canal já existente (facebook, whatsapp, messenger, entre outros) é preciso utilizar o que esses canais oferecem de segurança para que assim possa ser garantido ao consumidor que suas informações não serão divulgadas.
+  - O tempo de resposta e a disponibilidade do chatbot também são importantes, o chatbot deve estar sempre disponível e preparado para falar com vários consumidores ao mesmo tempo sem que deixe nenhum esperar para que assim os consumidores não demorem muito para resolver seus problemas e multas não sejam aplicadas a empresa. A indisponibilidade do chatbot pode ser causada por erros de código ou por alguma falha que ocorreu no canal que o chatbot utiliza, como os canais que esse chatbot irá utilizar são estáveis é preciso garantir que o código do chatbot está bem testado, livre de bugs e as atualizações devem ser feitas de forma rápida e em momentos oportunos para que o consumidor não sinta que o chatbot precisou ficar offline por alguns minutos. Já o tempo de resposta do chatbot pode ser alto caso ocorra algum problema no datacenter onde o chatbot está hospedado ou na comunicação com o sistema comercial da empresa, como o datacenter que será utilizado, isto é, os canais que serão utilizados, são estáveis é preciso garantir a comunicação com o sistema comercial, ou seja, é preciso garantir que o chatbot vai conseguir se comunicar rapidamente com o sistema comercial para realizar os serviços solicitados pelo consumidor. Para isso precisamos manter estável o servidor do sistema comercial e sempre disponível para receber requisições de serviços.
+  - A machine learning também pode trazer riscos técnicos, o chatbot precisa estar preparado para interagir corretamente com vários tipos de consumidores, isto é, ele precisa ser capaz de manter a comunicação com o consumidor para solucionar seu problema. Para isso ele precisa ter uma base de conversação construída de forma correta (ele precisa entender e saber responder à uma boa quantidade de “requisições”, isto é, à uma boa quantidade de mensagens que o consumidor pode enviar) e precisa ser capaz de aprender com as suas interações com o consumidor, por exemplo, caso um consumidor fale alguma coisa que ele não entenda, ele precisa aprender com essa conversa e se um outro consumidor falar a mesma coisa, ele precisa já entender o que significa e manter o diálogo. Garantimos isso com o uso de bons algoritmos de machine learning e uma boa base para aprendizado.